自学习分类器（self learning classifier）

无需单独训练， 直接在开发板上对物体特征进行学习，然后直接使用

演示视频： youtube 或者 bilibili

使用方法

• 在这里 下载版本 >= v0.5.0-33 的固件
• 下载 kmodel
• 使用 kflash_gui 下载固件和模型
• 运行 示例脚本

如果使用 lite 版本的 kmodel, 应该在创建 classifier 的时候传入 fea_len 参数为512，使用另外一个大一点的（1.8MiB）模型的时候则不需要这个参数:

classifier = kpu.classifier(model, class_num, sample_num, fea_len=512)

然后运行启动后开始学习物体

• 按开发板上的 boot 按钮 来捕获 3 个类别 手机, 小车, 键盘， 每个类别只需要捕获一次
• 然后捕获 15 张图， 对顺序没有要求， 比如捕获 5 张 手机, 5 张 小车 ， 5 张 键盘 的图片
• 然后它会自动学习这 15 张图的特征
• 最后识别到的图像类别会展示在左上角

保存/加载学习好的特征

• 使用 classifier.save(path) 来保存学习好的特征到path文件
• 使用 KPU.classifier.load() 来加载特征, 参考 self_learning_classifier_load.py 文件